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# RAG System Configuration - 사용 예시
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# 실제 작성은 env.template 을 복사해서 사용하세요: cp env.template .env
# 현재 운영 구성: 모델 통합 게이트웨이(HTTPS) + Qdrant 벡터DB (FAISS 미사용)

# ── 모델 게이트웨이 (LLM/임베딩/리랭커 공통) ──
GATEWAY_IP=172.16.163.96
MODEL_API_KEY=<실제 발급 키>        # 모든 모델 공통 Bearer 키
MODEL_VERIFY_SSL=false              # 자체서명 인증서 → 검증 비활성화

LLM_BASE_URL=https://llm-ai.ex.co.kr
LLM_MODEL_NAME=Qwen/Qwen3.6-27B-FP8

TEI_EMBED_URL=https://embedding-ai.ex.co.kr
EMBED_MODEL_NAME=Qwen/Qwen3-Embedding-8B

TEI_RERANK_URL=https://reranker-ai.ex.co.kr
TEI_RERANK_MODEL=Qwen/Qwen3-Reranker-8B

API_TIMEOUT=60

# ── 벡터 DB (Qdrant, 로컬 컨테이너) ──
VECTOR_STORE=qdrant
QDRANT_HOST=127.0.0.1
QDRANT_PORT=6333
QDRANT_COLLECTION=qa_vectors
VECTOR_BATCH_SIZE=100               # 4096차원 32MB 한도 초과 방지
EMBED_BATCH_SIZE=100

# ── 큐레이션 어드민 ──
ADMIN_PORT=28013
ADMIN_CORS_ORIGINS=*

# ── MongoDB (대화 이력) ──
MONGO_HOST=127.0.0.1
MONGO_PORT=27017
MONGO_DATABASE=chat_history
MONGO_COLLECTION=rag_conversations
MONGO_TTL_DAYS=30

# ── 검색/성능 튜닝 (변수명 FAISS_* 는 레거시, Qdrant에 그대로 적용) ──
FAISS_TOP_K=30
FAISS_THRESHOLD=0.55
FAISS_THRESHOLD_REWRITE=0.50
RERANK_CANDIDATES=20
RERANK_BATCH_SIZE=16
TOP_N_FOR_LLM=5
LLM_MAX_TOKENS=2048

# ── Query Rewriting / 대화 이력 ──
QUERY_REWRITE_ENABLED=true
CHAT_HISTORY_LIMIT=10
CHAT_HISTORY_HOURS=24
CHAT_HISTORY_ALWAYS_INCLUDE=true

# ── 호스트명 해석 (DNS 미등록 시) ──
# compose extra_hosts 또는 서버 /etc/hosts 에 매핑:
#   172.16.163.96 llm-ai.ex.co.kr embedding-ai.ex.co.kr reranker-ai.ex.co.kr